import torch
from torch import nn

# 卷积的使用
layer = nn.Sequential(
    # nn.Conv2d(输入通道数, 输出通道数, 卷积核大小, 步长, 边距)
    nn.Conv2d(3, 6, 3, 1, 0)
)

# 使用卷积
# 关于四维数据理解 (1, 3, 100, 100) : 有1张通道数为3的100x100的图
conv_input = torch.normal(0.5, 0.2, (1, 3, 100, 100))

# 卷积结果
conv_result = layer(conv_input)
print(conv_result.shape)  # (1,6,98,98)
